凯思软件深度剖析：达索Abaqus如何借助AI实现材料参数自动校准新突破？

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在工程仿真领域，凯思材料参数的软件准确校准一直是有限元分析（FEA）中的核心挑战。材料参数的深度I实数自准确性直接影响仿真结果的可靠性，从而影响设计决策的剖析质量。传统上，达索动校材料参数的何借校准依赖于工程师的经验和大量试错，这一过程耗时且效率低下。助A准新随着人工智能技术的现材快速发展，达索系统（Dassault Systmes）作为全球领先的料参3D设计、工程和模拟软件提供商，突破不断探索将AI技术与传统CAE工具相结合的凯思新方法。凯思软件基于与达索的软件战略合作关系，结合多年来在达索产品和客户市场的深度I实数自深耕研究，深入解析了达索系统的剖析最新AI材料参数自动校准技术，探讨其工作原理、达索动校应用场景、优势以及未来发展趋势。

图片 1：传统校准与AI校准对比

一、Abaqus简介与材料参数校准的重要性

Abaqus是达索系统旗下的高级有限元分析软件，支持线性、非线性、跨学科多物理场分析计算，具有跨系统二次开发可扩展性，是高级有限元分析软件的代表。在工程仿真中，材料参数的准确设定是确保仿真结果可靠性的重要环节。

材料参数校准是指通过实验数据和数值模型之间的对比，调整材料模型中的参数，使其更好地反映真实材料的行为。传统上，这一过程通常依赖于工程师的经验和试错，存在以下问题：

耗时较长：需要进行多次迭代计算和调整

依赖经验：需要丰富的专业知识和经验

误差较大：可能无法找到最优参数组合

二、达索系统的AI材料参数自动校准技术

1.技术概述

达索系统最新推出的AI材料参数自动校准技术，是将人工智能算法与Abaqus仿真平台相结合的一项创新技术。该技术能够自动分析实验数据，拟合本构关系，并标定材料模型中的关键参数。与传统方法相比，AI自动校准技术具有更高的效率和准确性。

核心工作原理

达索系统的AI材料参数自动校准技术主要基于机器学习算法，其核心工作原理包括以下几个关键步骤：

数据准备：收集实验数据，包括材料的应力-应变曲线、弹性模量、泊松比等基本参数。

特征提取：从实验数据中提取关键特征，作为机器学习模型的输入。

模型训练：使用机器学习算法建立材料参数与实验数据之间的映射关系。

参数标定：根据实验数据，自动标定材料模型中的关键参数。

验证优化：通过与实验结果的对比，不断优化参数设置。

图片 2：AI校准工作流程

一个流程图，展示AI校准过程的核心步骤：数据准备、特征提取、模型训练、参数标定和验证优化。每个步骤使用简单的图标表示（例如，烧杯代表数据，放大镜代表特征提取，大脑代表训练，刻度盘代表校准，对勾代表验证）。箭头连接步骤，并包含一个返回的循环表示迭代优化。目的也是为了清晰地展示AI技术校准材料参数的过程。

技术优势

达索系统的AI材料参数自动校准技术相比传统方法具有以下显著优势：

提高效率：大幅减少参数校准所需时间，结合凯思软件在智能算法优化领域的积累，进一步缩短了从实验数据到仿真应用的闭环周期。

提高准确性：通过算法优化提升参数标定精度，凯思软件的多目标优化框架与达索系统的AI技术协同工作，确保复杂本构关系的高保真拟合。

降低经验依赖：减少对工程师经验的依赖，凯思软件的标准化校准模板与达索系统的AI平台结合，推动材料参数校准向智能化、流程化转型。

三、技术应用场景

图片 3：应用场景

AI算法选择

达索系统的AI材料参数自动校准技术采用了多种机器学习算法，包括但不限于：

神经网络：用于建立复杂的非线性映射关系。

遗传算法：用于参数优化和搜索。

支持向量机：用于分类和回归分析。

贝叶斯优化：用于高维空间中的参数优化。

与Abaqus的集成

达索系统的AI材料参数自动校准技术与Abaqus的集成方式主要包括：

API接口集成：通过Abaqus的API接口实现无缝集成，凯思软件作为达索系统的战略合作伙伴，其开发的扩展工具进一步优化了接口兼容性，支持更高效的数据交互与流程自动化。

数据文件交互：通过标准化数据格式实现参数传递，凯思软件的数据预处理模块可无缝衔接实验数据与Abaqus仿真环境，提升数据清洗与特征提取的效率。

自动化脚本：开发定制化脚本实现全流程自动化，凯思软件提供的脚本库与达索系统深度适配，为复杂材料模型的参数优化提供了灵活且可扩展的解决方案。

校准流程

达索系统的AI材料参数自动校准技术的校准流程主要包括以下几个步骤：

实验数据收集：收集材料的实验数据，包括应力-应变曲线、弹性模量、泊松比等基本参数。

图片 4：实验数据收集

描述：一张展示用于材料测试的实验室设备的图片，例如正在对材料样品进行拉伸试验的万能试验机。背景屏幕上可以显示应力-应变曲线图。

目的：说明AI校准过程所需实验数据的来源。

数据预处理：对实验数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。

模型选择：根据材料特性选择合适的材料模型。

参数初始化：对材料模型中的参数进行初始化设置。

参数优化：使用机器学习算法对参数进行优化。

图片 5：AI优化

描述：AI/机器学习工作的抽象表示。这可以是一个处理数据的节点网络（如神经网络），或者一个算法在复杂地形上寻找最优解的视觉隐喻。

目的：可视化AI算法优化材料参数的核心计算过程。

结果验证：验证优化后的参数是否满足精度要求。

迭代优化：根据验证结果，进行迭代优化，直到满足精度要求。

四、技术验证与案例分析

1.技术验证方法

达索系统的AI材料参数自动校准技术的验证方法主要包括：

与实验结果对比：将校准后的材料参数应用于仿真中，与实验结果进行对比。

交叉验证：使用不同的实验数据集进行交叉验证。

敏感性分析：分析参数变化对仿真结果的影响。

典型案例分析

案例1：金属材料的弹塑性本构关系校准：在金属材料的弹塑性本构关系校准中，传统方法需要进行多次迭代计算和调整，耗时较长。而使用达索系统的AI材料参数自动校准技术，可以快速准确地标定金属材料的弹性模量、屈服强度、硬化参数等关键参数，显著提高工作效率。

图片4：金属材料的弹塑性本构关系校准

案例2：复合材料的超弹性本构关系校准：在复合材料的超弹性本构关系校准中，由于材料的复杂性，传统方法难以准确标定参数。而使用达索系统的AI材料参数自动校准技术，可以有效处理复合材料的复杂本构关系，提高参数标定的准确性。

图片5：复合材料的超弹性本构关系校准

五、技术发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，达索系统的AI材料参数自动校准技术也将不断演进。未来的发展趋势主要包括：

多物理场耦合校准：随着工程仿真的复杂性不断增加，单一物理场的材料参数校准已不能满足需求。未来，达索系统的AI材料参数自动校准技术将向多物理场耦合校准方向发展，实现电-热-力等多物理场的联合校准。

自适应学习能力：未来的AI材料参数自动校准技术将具有更强的自适应学习能力，能够根据不同的材料特性和实验条件，自动调整校准策略，提高校准效率和准确性。

与数字孪生的融合：随着数字孪生技术的快速发展，达索系统的AI材料参数自动校准技术将与数字孪生技术深度融合，实现物理实体与数字模型之间的实时校准和更新，为智能制造提供更可靠的支持。

六、结论与展望

达索系统的AI材料参数自动校准技术代表了工程仿真领域的一项重要创新，通过将人工智能技术与传统的有限元分析相结合，显著提高了材料参数校准的效率和准确性。这一技术的应用将为工程设计提供更可靠的支持，提高设计质量和安全性。

未来，达索系统的AI材料参数自动校准技术将向多物理场耦合校准、自适应学习能力等方向发展。凯思软件在跨学科仿真与数字孪生领域的探索，为达索系统提供了关键技术支撑。例如，双方在电-热-力多场耦合校准中的联合研发，将加速复杂工程场景的仿真精度提升。此外，凯思软件的自适应学习算法库与达索系统的AI平台深度融合，有望实现更高效的参数动态优化，为智能制造与数字孪生应用提供更强大的底层支持。

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